یادگیری بدون نظارت چطور کار می کند؟
یادگیری بدون نظارت یک نوع یادگیری ماشین است که شامل یافتن ساختارها و الگوها در داده ها بدون داشتن نتایج یا برچسب های از پیش تعریف شده است. این روش به الگوریتم هایی برای شناسایی ارتباط و خوشه بندی داده ها با بررسی ساختار اساسی داده ها برای سازماندهی آن به شیوه ای معنی دار متکی است. در یادگیری بدون نظارت، سیستم با مجموعه داده های زیادی فراهم می شود و به خود اجازه می دهد الگوها و روابط را پیدا کند. رایج ترین تکنیک های یادگیری بدون نظارت خوشه بندی، کاهش ابعاد و استخراج قاعده ارتباط است. در خوشه بندی، داده ها بر اساس شباهت بین نقاط داده به گروه ها یا خوشه ها سازماندهی می شوند. الگوریتم تلاش می کند تا تفاوت های درون خوشه ها را به حداقل برساند در حالی که تفاوت های بین خوشه ها را به حداکثر برساند. الگوریتم های یادگیری خوشه بندی محبوب مبتنی بر KPC-Means، جمع بندی سلسله مراتب، DBS و D
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: یادگیری بدون نظارت چطور کار می کند؟
### Input: .
### Response: یادگیری بدون نظارت یک نوع یادگیری ماشین است که شامل یافتن ساختارها و الگوها در داده ها بدون داشتن نتایج یا برچسب های از پیش تعریف شده است. این روش به الگوریتم هایی برای شناسایی ارتباط و خوشه بندی داده ها با بررسی ساختار اساسی داده ها برای سازماندهی آن به شیوه ای معنی دار متکی است. در یادگیری بدون نظارت، سیستم با مجموعه داده های زیادی فراهم می شود و به خود اجازه می دهد الگوها و روابط را پیدا کند. رایج ترین تکنیک های یادگیری بدون نظارت خوشه بندی، کاهش ابعاد و استخراج قاعده ارتباط است. در خوشه بندی، داده ها بر اساس شباهت بین نقاط داده به گروه ها یا خوشه ها سازماندهی می شوند. الگوریتم تلاش می کند تا تفاوت های درون خوشه ها را به حداقل برساند در حالی که تفاوت های بین خوشه ها را به حداکثر برساند. الگوریتم های یادگیری خوشه بندی محبوب مبتنی بر KPC-Means، جمع بندی سلسله مراتب، DBS و D
یادگیری بدون نظارت چطور کار می کند؟ .
user
یادگیری بدون نظارت یک نوع یادگیری ماشین است که شامل یافتن ساختارها و الگوها در داده ها بدون داشتن نتایج یا برچسب های از پیش تعریف شده است. این روش به الگوریتم هایی برای شناسایی ارتباط و خوشه بندی داده ها با بررسی ساختار اساسی داده ها برای سازماندهی آن به شیوه ای معنی دار متکی است. در یادگیری بدون نظارت، سیستم با مجموعه داده های زیادی فراهم می شود و به خود اجازه می دهد الگوها و روابط را پیدا کند. رایج ترین تکنیک های یادگیری بدون نظارت خوشه بندی، کاهش ابعاد و استخراج قاعده ارتباط است. در خوشه بندی، داده ها بر اساس شباهت بین نقاط داده به گروه ها یا خوشه ها سازماندهی می شوند. الگوریتم تلاش می کند تا تفاوت های درون خوشه ها را به حداقل برساند در حالی که تفاوت های بین خوشه ها را به حداکثر برساند. الگوریتم های یادگیری خوشه بندی محبوب مبتنی بر KPC-Means، جمع بندی سلسله مراتب، DBS و D
assistant